ARBĐTRAJ FĐYATLAMA MODELĐ KULLANILARAK

Yukarıda açıklanan makroekonomik değişkenler veya bu değişkenlerden türetilmiş diğer değişkenler kullanılarak yapılan ampirik çalışmalar da Arbitraj Fiyatlama Modeli’ni desteklemektedir.

107

Nevin Yörük, s.74.

108

Finans literatüründe Risk faktörü sayısının belirlenmesine yönelik olarak çok fazla sayıda ampirik çalışma gerçekleştirilmiştir. Genel olarak yapılan araştırmalarda sonuçlar birbirini tutmamakta olup; dolayısıyla faktör sayısı konusunda bir fikir birliği oluşmamıştır.

AFM’nin ilk deneysel testleri hisse senetlerinin getiri-üretme sürecinden hareketle ortaya çıkan faktörleri belirlemek için faktör analizi tekniği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Đlk olarak Trzcinko, AFM’deki tam faktör sayısını belirlemeye çalışmıştır. Araştırmasında kovaryans matrisinin “eigen değerlerini” inceleyerek; 865 hisse senedini, 1069 haftayı içeren haftalık veri kullanmıştır. Đncelemesinde hisse senedi sayısı ile Eigen değerlerindeki arışı karşılaştırmış, “1 önemli” faktör, bunun yanı sırada belirsizde olsa “4 diğer faktör” tespit etmiştir.

Đkinci olarak Brown’da; Trzcinko’nin modelinden hareket ederek faktör analizi ve Eigen değerlerini kullanarak New York ve Amerika Menkul Kıymetler Borsasındaki 80 hisse senedinin 80 hafta getirileri üzerinde inceleme yapmış olup, “1 önemli” faktör bulmasına karşın, aynı ağırlığa sahip çok faktörlü bir yapıda, bu şekilde tek faktöre doğru bir sapmanın da olacağı görüşüne işaret etmiştir.

Üçüncü olarak Cannor ve Korajczyk, “asimptotik temel unsurlar” yöntemini kullanarak, faktör sayısının arttırılması ile AFM’deki sistematik olmayan risk unsurunu içeren terimin (ε ) kesit ortalama karesindeki artışı karşılayacak faktör _it sayısını belirlemeye çalışmıştır. Veri setinde, New York ve Amerikan Menkul Kıymetler Borsasında işlem gören şirketlerin Ocak 1960- Aralık 1991 dönemi aylık getirilerini kullanmıştır. Araştırmada her sene içerisindeki Ocak ayı verileri ayrı olarak incelenmiştir. Bunun sebebi; hisse senedi fiyatlarının bu ayda fiyatlardaki hareketlilikten daha çok etkilenmesidir. Literatür de “Ocak Ayı Etkisi” şeklinde bir anomali olarak değerlendirilir.109. Araştırmanın sonuçlarında; Ocak aylarında faktör sayısı “6” ya kadar ulaşmış, diğer kalan aylarda ise “1 veya 2” olarak bulunmuştur.

109

Genel olarak “Faktör Analizi” hem faktörlerin hem de duyarlılık katsayılarının aynı anda belirlenmesine ve bu katsayılar yardımıyla da regresyon analizinde risk primlerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Faktör analizinin burada eksik kaldığı nokta; faktörün içeriği ve neyi temsil ettiği konusunda kesin bir belirlemede bulunulamamasıdır.

Sonraki yıllarda yapılan ampirik çalışmalarda risk faktörlerini belirlemeye çalışan bilim adamları çeşitli yöntemler geliştirmişlerdir. Örneğin; firma özellikleri, makroekonomik değişkenler veya belli özelliklere sahip portföyler risk unsurları olarak değerlendirilmektedir.

AFM’nin ilk deneysel testini yapan Roll ve Ross, AFM’yi oldukça detaylı bir şekilde analiz etmişlerdir. Yapmış oldukları deneysel test, Black, Jensen ve Scholes tarafından Finansal Varlık Fiyatlama Modelindeki teste benzemektedir. Çünkü ilk olarak, hisse senetleri için faktör betaları belirlenmekte ve daha sonra hisse senedi betaları ve ortalama getiri oranları arasındaki yatay kesit ilişkisi hesaplanmaktadır110.

Roll ve Ross AFM’de; New York ve Amerika Menkul Kıymetler Borsasında işlem gören 1260 hissenin 3 Temmuz 1962- 31 Aralık 1972 dönemindeki günlük getirilerini kullanmış ve hisse senetlerini her biri 30 hisse senedinden oluşan 42 gruba ayırmıştır. Çalışma faktör analizi ve kesit regresyonuna dayanmakta olan uygulamanın süreçleri şu şekildedir;

i) Faktör analizi girdisi, uygulamasında hisse senetleri getirileri arasındaki kovaryans matrisidir. Her grup hisse senedi için bir kovaryans matrisi hesaplanmıştır.

ii) Faktörleri ve duyarlılıkları tahmin edebilmek için “Maksimum Olabilirlik Faktör analizi” tekniği kullanılmıştır.

iii) Elde edilen duyarlılıklar “kesit genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi ile hisse senetleri getirilerini açıklamada kullanılmış ve böylece risk primleri tahmin edilmiştir111.

Yapılan çalışma sonucunda Roll ve Ross un AFM için geçerliliği kabul görecek üç önemli risk faktörü bulunmuştur.

110

Nevin Yörük, s.85.

111

Brown ve Weinstein de Roll ve Roos’un modelindeki 30 hisse senedi grubu yerine 60 hisse senetlik gruplar oluşturarak yeniden gözlemlemiş ve alfabetik sıralama yerine sektörlere göre sınıflandırma yapmıştır. Yapmış oldukları sınıflandırmaya göre yapılan gruplarda 3 risk faktörlü modelin geçerliliğini kabul ederken; 5 ve 7 faktörlü modellerin geçerliliğini ret etmişlerdir. Ancak alfabetik sınıflandırma yerine sektörlere göre sınıflandırma yapılırsa varlık fiyatlarının, 3 den fazla sayıdaki risk faktörlerinden etkilenebileceğini belirtmişlerdir. Ampirik çalışmalarının sonuçlarında Roll ve Ross’daki gibi Arbitraj Fiyatlama Modelini destekler sonuçlar almışlardır.

Dhrymes, Friend ve Gültekin, Roll ve Ross un çalışmalarına tekrar ele almışlar ve hisse sentlerini gruplara ayırmanın sonuçlarda sapmalara yol açacağını ortaya koymuşlardır. Yapmış oldukları ampirik çalışmada 15 hisse senedinden oluşan gruplar için 2 faktör; 30 hisse senedinden oluşan gruplar için 3 faktör, 45 hisse senedinden oluşan gruplar için 4 faktör, 60 hisse senedinden oluşan gruplar için 6 faktör ve 90 hisse senedinden oluşan gruplar için 9 faktör bulmuşlardır112. Bununla birlikte Arbitraj Fiyatlama Modeli denklemindeki sabit terimin birçok grup için risksiz faiz oranından farklı olduğu ve/veya istatistikî olarak sıfırdan farklı olmadığı, bununla birlikte varlık getiri oranlarının açıklanmasında her hisse senedine ait standart sapmada en az faktörler kadar açıklayıcı olduğu belirtilmiştir. Bu iki bulgu AFM ile çelişmektedir113.

Chen, faktör analizini kullanarak ve portföyle oluşturarak hem Arbitraj Fiyatlama modelini test etmiş hem de Finansal Varlık Fiyatlama Modeli ile karşılaştırmıştır. Araştırmasının sonucunda; AFM’nin reddedilemeyeceğini ve FVFM’den daha iyi bir performans gösterdiğini belirtmiştir.

Beenstock ve Chen’in Đngiltere de 220 hisse senedini kullanarak yapmış oldukları çalışmalarında 20 faktörlü bir modele ulaşmıştır. Bu araştırmalar ile birlikte AFM’nin “Gözlemlenebilir Risk Faktörleri” açısından da pek çok bilim adamı tarafından ampirik çalışmalar yapılmıştır;

112

Mustafa Özçam, s.32.

113

Sharpe, 1931–1979 yılları arasında 2197 şirkete ait getirileri kullanarak yapmış olduğu çalışmasında, beklenen getirilerin piyasanın betası dışında; temettü getirisi, firma büyüklüğü, kâr büyüklüğü, denge getirileri, firmanın geçmiş alfa değeri, hisse senedinin betası ve uzun vadeli tahvillerin betası ve 8 sektör el değişken ile; piyasa betasına ek olarak kullanılan bu değişkenlerin modelin açıklama gücünü oldukça etkilediğini ortaya koymuştur.

Barra’nın kullandığı model, firma özelliklerinin bir setini belirtir ve endüstride geniş olarak kullanılır. Bu model, Sharpe’ın kullandığı 5 firma özelliği yerine 9 firma özelliği kullanır. Bunlar; işlem hacmi değişimi, satışlar, büyüklük, likitide, büyüme, değer, kazançların değişim eğilimi, finansal kaldıraç ve endüstri koşullarıdır114.

Chen ve Jordan 1993 yılında AFM’nin geçerliliğini irdelemiş olup; araştırmasında veri seti olarak New York ve Amerikan Menkul Kıymetler Borsasında işlem görmüş olan 691 hisse senedinin Ocak 1971- Aralık 1986 dönemindeki aylık verilerini kullanarak; faktör analizi modelinde 5 faktör varsaymış, makroekonomik değişkenler modelinde ise Chen, Roll ve Ross tarafından kullanılan değişkenleri kullanmıştır. Araştırmasının sonucunda Faktör Yüklemesi modeli ile makroekonomik değişkenler modeli arasında küçük farklar bulmuşlardır.

Makro ekonomik değişkenler modelinin daha iyi sonuçlar verdiğini ancak bu çalışmada en uygun, makroekonomik değişkenlerin belirlenmesi ve seçilenlerin en iyi şekilde ölçümü için bir çaba sarf edilmediğinden, makroekonomik değişkenler modelinin performansı muhtemelen gerçekte olduğundan az çıktığını belirtmişlerdir115.

Diacogiannis ve Diamands 1997 yılında her biri gözlemlenebilir makroekonomik değişkenler kümesinden elde edilen faktörleri kullanarak hisse senedi getirilerini açıklamak için 3 adet çok faktörlü risk - getiri bağıntısı geliştirmişlerdir. Hisse senetleri getirilerinin çok faktörlü doğrusal akıştan etkilendiğini ve beklenen hisse senedi getirileri ile faktör beta katsayıları arasında doğrusal bir ilişki olduğunu raporlamışlardır.

114

Nevin Yörük, s.90.

115

Groenewold ve Fraser 1997 yılında, Avustralya için hisse senedi getirilerini etkileyen makroekonomik faktörleri tespit etmek için, gerek yapay faktörleri kullanarak gerekse makroekonomik değişkenleri kullanarak yaptıkları testlerde, faiz oranları ve enflasyonun hakim olduğunu, ekonomik faaliyetler ve dış ticaret faktörlerinin etkisinin daha az olduğunu bulmuşlardır. Ayrıca FVFM ve yapay faktörler versiyonu kullanan çok faktörlü AFM’nin performansını karşılaştırdıklarında, AFM’nin açıklayıcı gücünün daha fazla performans gösterdiğini raporlamışlardır116.

Özçam, 1997 yılında Datastream’de 1988 yılının aralık ayı sonundan itibaren sürekli olarak 6 ay ve daha uzun süreli işlem görmüş olan tüm hisse senetlerini alarak yapmış olduğu ekonometrik araştırmada 54 hisse senedi belirlenmiş olup; risk faktörlerini de temsil etmek üzere 7 makroekonomik değişken kullanmıştır. (Sanayi üretim endeksi, tüketici fiyatları endeksi, üç ay vadeli hazine bonolarını aylık faiz oranı, dar kapsamlı para arzında yüzde değişim, sabit fiyatlarla konsolide bütçenin kümülatif olmayan nakit dengesi, döviz kuru, kümülatif olmayan cari işlemler dengesi). Birinci aşamada; EKKY “En Küçük Kareler Yöntemi” ile kullanarak modelini tahmin etmiş olup; ikinci aşamada ise hisse senedi denklemlerinin hata terimleri arasında aynı dönem korelâsyona imkân tanıyan “Görünüşte Đlişkisiz Regresyon Denklemleri (GĐRD) ” kullanılmıştır. Modelden elde edilen sonuçlar; duyarlılık ve risk primi katsayılarının hem istatistikî anlamlılık düzeyinde hem de büyüklüklerinde zaman içinde önemli boyutlarda dalgalanmalar olduğunu göstermektedir. Makroekonomik risk faktörlerinden beklenen ve beklenmeyen değişmeleri türetmek için oluşturulan denklemlerin açıklama gücü, para arzı ve döviz kuru dışında genelde yeterli olabilecek düzeyde gerçekleşmiştir. AFM ile ilgili yapılan ampirik test sonucunda teoriyi destekler nitelikte sonuçlar alınmıştır.

Yörük, 2000 yılında yapmış olduğu ekonometrik çalışmada; ĐMKB’de işlem gören hisse senetlerinin Şubat 1986- Ocak 1998 yılları arasındaki getirilerini etkileyen makroekonomik değişkenlere karşı duyarlılığı ve bunların risk primlerini tespit ederek; bunların hisse senedi fiyatlarını, getirilerini ve risklerini açıklama gücünü ortaya koymak amacıyla AFT’ ile test etmiştir. ( Uygulamasında 6 aydan

116

daha fazla sure işlem görmemiş olan hisse senetlerini uygulama dışında tutmuştur. )

Modelinde toplam 10 makroekonomik değişken kullanmıştır. ( Tüketici Fiyatları Endeksi, Sanayi Üretim Endeksi, Đmalat Sanayi Üretim endeksi, Bütçe Nakit Dengesi, Dolaşımdaki Para (M1), Döviz Kuru Değişimi, Hazine Bonosu Faizleri ve ĐMKB–100 Endeksi). Duyarlılık katsayısı ve risk primlerinin zaman içindeki değişimini görebilmek amacıyla Şubat 1986-Ocak 1988 (144 ay) olarak alınan temel veri dönemi, kendi içerisinde 48 aylık dönemlere ayrılarak, 3 alt örnek dönem oluşturularak yapılan hareketli tahminle model test edilmiştir.

Ekonometrik model “çoklu regresyon yöntemi” kullanılarak üç aşamadan oluşmuştur. Đlk aşamada, zaman serisi regresyon denkleminde, açıklayıcı değişkenler olarak makroekonomik değişkenler kullanılıp, her bir hisse senedinin gerçekleşen getirileri açıklanarak, her bir hisse senedinin makroekonomik risk faktörlerine karşı duyarlılık katsayıları tahmin edilmiştir. Đkinci aşamada, tahmin edilen makroekonomik risk faktörlerinin duyarlılık katsayıları, kesit regresyonu denklemlerinde beklenen getiriler açıklayıcı değişkenler olarak kullanılarak risk primleri tahmin edilmiştir. Son aşamada, varlıkların duyarlılık katsayıları ve risk primlerinin hisse senedi getirilerine katkısı bulunmuştur. Modelden şu sonuçlar çıkarılmıştır; risk primlerinin tahmin edildiği denklemlerin açıklama güçlerinin yüksek olması, risk faktörleri olarak kullanılan makroekonomik değişkenlerin hisse senedi getirileri üzerindeki etkisinin arttığı ve AFM’nin risk primlerine dayalı fiyatlama ilişkisinin geçerli olduğu ortaya konmuştur117.

Atan - Boztosun - Kayacan’ın 2005 yılında yapmış oldukları araştırmada; ĐMKB 30 endeksinde işlem gören hisse senetlerinin 2000–2004 yılları arasındaki getirilerini etkileyen makro ekonomik değişkenlere karşı duyarlılığı incelemiştir. Hisse senedi fiyatlarını, getirilerini ve risklerini açıklama gücünü ortaya koymak amacıyla bir Arbitraj Fiyatlama modeli yardımıyla test etmeye çalışılmıştır. Varlık getirilerini temsil etmek üzere ĐMKB 30 da işlem gören hisse senetlerinin sermaye artırımları ve temettü ödemeleri dikkate alınarak düzeltilmiş fiyatları üzerinden hesaplanan aylık yüzde değişimler kullanılmıştır.

117

Modelde hisse senedi getirilerini etkilediği varsayılan risk faktörlerini temsil etmek üzere 9 makro ekonomik değişken kullanılmıştır. Bu faktörler, Altın Fiyatları, Ortalama Faiz, Geniş Tanımlı Para Arzı M2Y, Tüketici Fiyatları Endeksi (TÜFE), Sanayi Üretim Endeksi, Kapasite Kullanım, Oranı Ortalama Döviz Kuru Sepeti, Cari Đşlemler Dengesi ĐMKB 30 Getirisidir118.

AFM ile ilgili yapılan ampirik test sonucunda teoriyi destekler nitelikte sonuçlar alınmıştır. Araştırma sonucunda, hisse senedi getirileri üzerinde pozitif etki sağlayan en önemli makroekonomik değişken ĐMKB–30 getirisi olmuştur. Bu değişkenler sırasıyla: Ortalama Döviz Kuru Sepeti, Kapasite Kulanım Oranı, M2Y, Altın Fiyatları Ortalaması, TÜFE ve Sanayi Üretim Endeksi değişkenleri olduğu gözlemlenmektedir.

Akkum - Vuran’ın 2005 yılında yapmış oldukları çalışmalarında; Ocak 1999- Aralık 2002 döneminde ĐMKB’de sürekli ĐMKB30 endeksine dahil olan firmaların aylık getirilerindeki değişimler analiz edilmiştir. Modelde toplam 11 makroekonomik değişken kullanmıştır. (Büyüme, Sanayi Üretim Endeksi, Döviz kuru sepeti, Enflasyon, Para Arzı, Reel Bütçe Dengesi, Đthalat/ihracat, Cari işlemler dengesi, Piyasa Faiz Oranı, Vade riski, Altın Fiyatları)

Ekonometrik araştırmada model; çoklu regresyon analizine dâhil edilerek, her firma için hisse senedi getirilerindeki değişimleri tanımlayan regresyon denklemleri elde edilmiştir. Analiz sonuçları hisse senedi getirileri üzerinde ağırlıklı olarak ĐMKB–30 endeksinin ve firmaların ait oldukları sektörlere göre alt sektör endekslerinin etkili olduğunu göstermektedir. Tüm denklemlerde, getiriler ile ĐMKB–30 ve alt sektör endeksleri arasında beklendiği yönde pozitif ilişkiler elde edilmiştir119.

118

Murat Atan, Derviş Boztosun, ve Murad Kayacan, “Arbitraj Fiyatlama Modeli Yaklaşımının ĐMKB’de Test Edilmesi”, http://muratatan.info/academic/bulletin/29.pdf , (10.06.2008).

119

Tülin Akkum ve Bengü Vuran, “Türk Sermaye Piyasasındaki Hisse Senedi Getirilerini Etkileyen Etkileyen Makroekonomik Faktörlerin Arbitraj Fiyatlama Modeli ile Analizi”,

http://archive.ismmmo.org.tr/docs/malicozum/65malicozum/09-65%20t.%20akkum%20- %20b.%20vuran.doc , (05.05.2008 ).

Türker, 2007 yılında yapmış olduğu ekonometrik çalışma da; Şubat 2000- Eylül 2006 döneminde seçilen 76 hisse senedinin ve bu hisse senetleriyle oluşturulan portföyün getirilerini etkileyen makroekonomik faktörlerin AFM’ye göre belirlenmesi üzerine bir araştırma yapmıştır. Modelinde; hisse senedi getirilerini etkileyen 9 farklı bağımsız değişken kullanmıştır. Bunlar; Tüketici Fiyatları Endeksi, Sanayi Üretim Endeksi, Đmalat Sanayi Üretim endeksi, M2 para arzı, Altın Fiyatları, Büyüme, Döviz Kuru Değişimi, Hazine Bonosu Faizleri ve ĐMKB–100 Endeksidir.

Araştırma çerçevesinde öncelikle modelde kullanılacak makroekonomik risk faktörleri belirlenmiş, daha sonra bu makroekonomik değişkenler kullanılarak her bir hisse senedinin gerçekleşen getirileri açıklanmış ve her bir hisse senedinin makroekonomik risk faktörlerine karşı duyarlılık katsayıları (faktör betaları) sıralı çoklu regresyon denklemleri yardımıyla tahmin edilmiştir. 76 hisse senedi ve bu 76 hisse senedi getirilerinin ortalaması alınarak bulunan portföy getirileri üzerinde; bağımsız değişken olarak seçilen makroekonomik faktörlerin olası etkilerini ve bu faktörlerle ilgili sistematik risk duyarlılık katsayılarını test etmek için çoklu doğrusal regresyon yöntemi Excel ve SPSS 11.5 programları yardımıyla kullanılmıştır. Şubat 2000-Eylül 2006 dönemini kapsayan 80 aya ait bağımlı ve bağımsız değişkenlerin verileri kullanılarak her bir hisse senedi için ayrı ayrı regresyon denklemleri elde edilmiştir120. Makroekonomik değişkenler ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkiler tek tek ele alınmış ve her bir makroekonomik değişken için elde edilen regresyon sonuçları ayrı ayrı değerlendirilip, yorumlanmıştır. Sonuçta, Türkiye’de hisse senedi getirilerini etkileyen faktörler Arbitraj Fiyatlama Modeli ile analiz edilmiş ve geçerli olduğu sonucuna ulaşılmıştır121.

120

Ali Türker, s.82.

121

ÜÇÜNCÜ BÖLÜM

ARBĐTRAJ FĐYATLAMA MODELĐ ÇERÇEVESĐNDE MAKROEKONOMĐK DEĞĐŞKENLERĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐLERĐ

ÜZERĐNDEKĐ ETKĐSĐNĐN ANALĐZĐ

Finansal Varlık Fiyatlama Modeli (FVFM) ve Arbitraj Fiyatlama Modeli (AFM), finansal varlıkların denge modeli olarak oluşturulmuş olsalar da, portföy yönetiminde finansal varlık seçimi amacıyla daha yaygın olarak kullanılmaktadırlar. FVFM, belli varsayımlara dayanarak finansal varlıklarda beklenen getirileri etkileyen tek unsurun; her bir varlığın piyasa ortalama getirisi ile olan ilişkisine dayandırır. Sistematik riski ifade eden bu ilişki, modelde beta katsayısı ile ölçülür. AFM ise, finansal varlık getirilerini etkileyen sistematik risk (birbirinden bağımsız makroekonomik faktörler) ve sistematik olmayan risk (şirkete özgü faktörler) olmak üzere iki unsurun bulunduğunu ifade etmektedir.

1970’li yıllarda geliştirilen ve ilk kez 1976 yılında A. Ross tarafından formüle edilen AFM, FVFM’ye nazaran daha az sınırlayıcıdır. AFM, arbitraj olanakları nedeniyle, piyasada finansal varlık fiyatlarının, riskin ve paranın zaman değerinin tek fiyat şeklinde gerçekleşeceğini savunmaktadır. Yani, arbitraj olanakları doğduğu takdirde, arbitrajcılar, bu duruma süratle müdahale edeceklerinden, piyasada paranın ve riskin bedelleri tek fiyat olarak gerçekleşecektir122.

Bu bölümde, öncelikle Türkiye’de finansal piyasalara ilişkin kısa bir açıklamaya yer verilmiştir. Daha sonra, makroekonomik değişkenlerin Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası ĐMKB30 endeksi içinde yer alan seçilmiş bazı şirketlerin hisse senedi getirileri üzerine etkileri Arbitraj Fiyatlama Modeli çerçevesinde analiz edilmiştir. Analiz sonuçları her bir şirket bazında incelendikten sonra genel bir değerlendirme yapılmıştır.

122

I. TÜRKĐYE’DE FĐNANSAL PĐYASALAR

1980 yılına kadar Türkiye’de para ve sermaye piyasasında istenilen gelişmeler sağlanamamıştır. Ülke ekonomisinin dışa kapalı olması bunda büyük paya sahiptir. 24 Ocak 1980 kararları ile birlikte Türkiye’de önemli gelişmeler kaydedilmiştir.

1981 yılında Sermaye Piyasası Kanunu ve Sermaye Piyasası Kurumu oluşturulmuş, oluşturulan yeni mevzuatlar aracılığıyla; bankalar mevduat sahiplerine enflasyonun üzerinde faiz vermeye başlamıştır.

Türkiye’de 1981 yılında yayımlanan 2499 sayılı Sermaye Piyasası Kanunu ve 1983 yılında yayımlanan Menkul Kıymetler Borsası Hakkındaki Kanun Hükmünde Kararname ile borsada ciddi bir düzenleme yapılmış ve Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası (ĐMKB) 6 Aralık 1985’de kurularak; sermaye piyasasının sistematik bir biçimde çalışabilmesi adına önemli bir adım daha atılmıştır. Sermaye piyasası ve ĐMKB, 1986 yılından bugüne kadar işlem hacmi, işlem gören şirketler ve aracı kurumları ile büyük bir gelişme göstermiştir. ĐMKB’de 1986 yılında 80 şirketin hisse senetleri işlem görmekte iken, 1999’da bu sayı 285’e, halka açılan yeni firma sayısı 1999 yılında 10 iken, 2000 yılında 36’ya, ĐMKB’de işlem gören şirket sayısı 2004 yılında 297, 2006’nın başlarında ise 306 ya, 2007 yılında ise 319’a yükselmiştir. ĐMKB’de halka açık işletmelerin hisse senetleri, devlet ve özel sektör tahvil ve bonoları işlem görmekle birlikte, ĐMKB’de uluslararası Pazar ve vadeli işlemler piyasası açılmıştır.

1989 yılında Türk Parası Kıymetini Koruma Hakkındaki 32 sayılı kararın çıkarılması finansal piyasaların gelişme sürecine öncülük etmiştir. Yapılan yasal düzenlemeler ile birlikte, yabancıların Türkiye’de para ve sermaye piyasalarında işlem yapabilme ve kazançlarını yurt dışına transfer edebilmeleri serbestleştirilmiştir. Aynı zamanda Türk yatırımcıların da yurt dışında işlem yapabilme olanakları bu düzenleme ile başlamıştır.

1980 yılında dışa açık politikaya geçilmesi ile birlikte ticaretin serbestleştirilmesi, işlem hacimlerinin arttırılması ve uluslararası ticaretteki işlem

hızlılığı ve kolaylığı daha da artış göstermiştir. Türkiye’de döviz ticareti serbestleştirilmiş, bankaların yanı sıra döviz büroları ve Đstanbul Tahtakale Piyasası olarak bilinen yerlerde döviz ticareti serbest bırakılmıştır123_.

Finansal piyasalardaki gelişmeleri 2000 yılında Türev Piyasaların gelişimi takip etmiş olup, ilk olarak Đzmir’de pamuk üzerine Futures piyasası kurulmuştur. 2001 yılından itibaren ĐMKB bünyesinde Döviz Futures işlemleri başlamıştır.

4 Şubat 2005 tarihinde “Vadeli Đşlemler ve Opsiyon Borsası (VOB)” Đzmir’de açılmış ve ĐMKB bünyesinde bulunan vadeli işlemler Đzmir’e taşınmıştır. VOB’ da vadeli işlem sözleşmeleri 4 ana ürün başlığı altında toplanmıştır. Bunlar124_;

i) Döviz vadeli işlem sözleşmeleri;YTL, Dolar, Euro olarak yapılmaktadır.